AI在流程管理中的20个常见的应用场景，包括工业生产管理、企业服务等等。
1. 生产流程自主调控
通过“感知-决策-执行”的闭环，AI能自主实时调控生产参数，实现生产过程的自优化和自调整，大幅减少对人工操作的依赖，特别适用于流程工业的智能化升级。
2. 智能生产排程
AI动态分析订单、物料、设备和人员等多重约束，自动生成最优生产计划，显著提升设备利用率和订单准时交付率，快速响应生产现场的突发变化。
3. 预测性维护
通过分析设备传感器数据与历史维护记录，AI能精准预测潜在故障并在发生前发出预警，有效避免非计划性停机，降低维护成本并延长设备寿命。
4. 智能工单处理
AI根据工单类型、紧急程度、人员技能和位置等信息，实现工单的自动分配、流转与跟踪，大幅压缩响应时间，解决工单堆积和分配不均的问题。
5. AI质量检测
基于计算机视觉和深度学习技术，AI能自动识别产品表面的微小缺陷，其准确率和效率远超人眼，显著降低漏检率并提升产品质量一致性。
6. 供应链智能决策
AI通过分析海量历史数据与实时市场动态，精准预测需求、优化库存水平并识别供应链中断风险，实现更主动、更柔性的供应链管理。
7. 智能风险预警
在项目管理中，AI持续监控进度、成本和质量等关键数据，自动识别偏离基准的风险点并提前预警，辅助管理者进行主动干预和决策。
8. 维护规划与调度
AI综合分析设备健康状况、备件库存和维护资源，自动生成最优的维护任务排程，提升维护团队的工作效率并确保关键设备可用性。
9. 智能合同审查
AI可快速阅读和分析法律合同条款，自动识别潜在风险、义务遗漏和不合规内容，极大加速评审流程，并降低人为疏忽带来的法律风险。
10. 内部知识管理
应用AI技术构建企业智慧知识库，员工可通过自然语言提问快速获取精准答案和相关信息，打破信息孤岛，提升决策效率和问题解决能力。
11. IT/HR服务自动化
AI聊天机器人可7x24小时自动解答员工咨询，处理如密码重置、请假审批等常规请求，显著减轻IT和HR部门的重复性工作负担。
12. 库存管理与优化
AI模型通过分析销售趋势、季节性、促销计划等多维数据，精准预测物料需求，实现库存水平的动态优化，减少资金占用并避免缺货。
13. 现场服务管理优化
针对外勤工程师，AI可智能推荐派单、优化零件配送路径，并推送历史解决方案，加速现场问题解决，提升首次修复率和客户满意度。
14. 能源与资源优化
在制造和建筑领域，AI通过分析设备运行模式与环境数据，自动优化能源使用策略（如空调、照明），有效降低单位产品能耗与运营成本。
15. 流程自动化与机器人 (RPA)
AI驱动软件机器人自动化高重复性的办公流程，如数据录入、报表生成和发票处理，将员工从繁琐任务中解放出来，专注于更高价值的工作。
16. 客户流失预测
AI通过分析客户交易历史、服务交互和行为数据，精准识别有流失风险的高价值客户，使企业能及时采取针对性的挽留措施，提升客户留存率。
17. 智能招聘筛选
AI可快速解析海量简历，自动匹配岗位需求与候选人技能，筛选出最合适的候选人，显著提升简历筛选效率，缩短招聘周期。
18. 个性化营销内容生成
AI根据用户画像、浏览和购买行为，自动生成并推荐个性化的营销文案、邮件和产品推荐，有效提高营销活动的点击率和转化率。
19. 会议效率提升
AI工具可自动进行会议录音转文字、提炼关键决策与待办事项，并一键分享给与会者，减少人工整理时间，确保会议成果有效落实。
20. 自动化代码生成与审查
在软件开发中，AI能根据注释或函数名自动生成代码片段，并能自动检测代码错误、坏味和安全漏洞，提升开发效率与代码质量。
